본 논문은 연결비용 및 메시지 지연시간을 최소화하는 최적 LAM 설계를 위한 파레토 계층-적소 영역 유전자 알고리즘의 응용이다. 이러한 연구과제를 수행하기 위하여 LAN 설계를 위한 적합한 가능해의 표현 방법을 제안하고, LAN 설계 시 선택되는 여러 위상(topology) 형태는 지역적이고, 내선망에 가장 보편적으로 쓰이는 스패닝 트리 형태에 한정하여 유전자 알고리즘을 적용한다. 스패닝 트리를 초기 모집단의 염색체로 표현하기 위해 $Prddot{u}fer$ 수 개념을 이용한다. $Prddot{u}fer$ 수는 간결하면서도 스패닝 트리의 특징을 잘 반영하며 염색체 표현에 적합하다. 유전자 알고리즘에 의해 이중 목적에 맞는 적응도 평가함수의 산출하고, 파레토 계층-적소영역 선별 알고리즘을 사용하며, 적합한 유전연산자를 적용함으로써 다양한 해공간을 탐색하여 최적 LAN을 하여, 제안되었던 알고리즘이 꽤 짧은 시간에 다목적 LAN 설계 문제의 좋은 해답들을 제공할 수 있는 것으로 나타났다.
The spanning tree, which is being used the most widely in indoor wiring network, is chosen for the network topology of the optimal LAN design. To apply a spanning tree to GA, the concept of $Prddot{u}fer$ numbers is used. $Prddot{u}fer$ numbers can express he spanning tree in an efficient and brief way, and also can properly represent the characteristics of spanning trees. This paper uses Pareto Stratum-Niche Cubicle(PS-NC) GA by complementing the defect of the same priority allowance in non-dominated solutions of pareto genetic algorithm(PGA). By applying the PS-NC GA to the LAN design areas, the optimal LAN topology design in terms of minimizing both message delay time and connection-cost could be accomplished in a relatively short time. Numerical analysis has been done for a hypothetical data set. The results show that the proposed algorithm could provide better or good solutions for the multi-objective LAN design problem in a fairly short time.
